Ed
há 4 dias
Vamos analisar cada uma das sentenças: I- O método de Mínimos Quadrados Parciais reduz a influência de variáveis com correlação forte no conjunto de dados. Falso. O PLS não necessariamente reduz a influência de variáveis correlacionadas, mas sim busca modelar a relação entre variáveis independentes e dependentes, mesmo que elas sejam correlacionadas. II- O método de Mínimos Quadrados Parciais trabalha com covariações de variáveis altamente relacionadas e constrói combinações lineares entre conjuntos de variáveis a partir dos dados de entrada. Verdadeiro. Esta afirmativa está correta, pois o PLS é projetado para lidar com variáveis altamente correlacionadas e cria combinações lineares que ajudam na predição. III- O método de Mínimos Quadrados Parciais evita o compartilhamento de informações entre diversas variáveis alvo ao modelá-las separadamente. Falso. O PLS, na verdade, modela múltiplas variáveis dependentes simultaneamente, aproveitando o compartilhamento de informações entre elas. Com base nas análises, a única sentença correta é a II. Portanto, a alternativa correta é: C.( ) Somente a sentença II está correta.